過擬合問題

概念

過擬合就是訓練出來的模型在訓練集上表示很好，但在測試集上表現較差的一種現象

原因

1、資料有雜訊（即不相關的干擾因素）

2、訓練資料不足

3、訓練模型過度導致模型非常複雜

解決方式

1、early stopping

提前結束訓練，就是找到了乙個點，這個點的引數精確值最高，並且在接下來的n次訓練中精度都不如這個點，那麼就提前結束，n的選擇視情況而定

2、資料集擴增

可以在資料來源獲取更多資料

將原本的資料複製幾倍，可以加上隨機雜訊

根據已知模型構造更多資料

3、正則化方法

結構風險最小化、模型複雜度的約束

簡單來說，就是對於乙個訓練集我們可能會得到不止乙個模型，那麼在這些得到的模型中一定會有乙個複雜度最小的，使用正則化方法就是盡量讓得到的這個模型就是這個複雜度最小的，這樣來防止過擬合的發生

l0範數（引數為0的個數最多時）

l1正則

l2正則

p範數核範數

無窮範數（向量元素中絕對值的最小值）

模型過擬合問題

概念 過擬合就是訓練出來的模型在訓練集上表示很好，但在測試集上表現較差的一種現象 原因 1 資料有雜訊 即不相關的干擾因素 2 訓練資料不足 3 訓練模型過度導致模型非常複雜 解決方式 1 early stopping 提前結束訓練，就是找到了乙個點，這個點的引數精確值最高，並且在接下來的n次訓練中...

機器學習過擬合問題

過擬合的定義 在對已知的資料集合進行學習的時候，我們選擇適應度最好的模型最為最終的結果。雖然我們選擇的模型能夠很好的解釋訓練資料集合，但卻不一定能夠很好的解釋測試資料或者其他資料，也就是說這個模型過於精細的刻畫了訓練資料，對於測試資料或者其他新的資料泛華能力不強。發生過擬合的原因 1 使用過於複雜的...

深度學習 過擬合問題

overfitting 表現 策略 1.正則化措施 a.權值衰減 weight decay b.多模型ensemble c.資料增強 d.雜訊 e.dropout 更多參考資料 訓練集好測試集不好 1 資料增多 2 模型簡化 3 正則化 regularization 以訓練效能為代價 思路是為了將權...